Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理

前文传送门：

「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」

「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」

图像属性

图像属性包括行数，列数和通道数，图像数据类型，像素数等。

1. 形状：shape

图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取，使用 shape 关键的后，获取的信息包括行数、列数、通道数的元祖。

需要注意的是，如果是灰度图片，只会返回图像的行数和列数，而彩色图片才会图像的行数、列数和通道数。

示例如下：

import cv2 as cv

# 读取彩色图片

color_img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_ANYCOLOR)

print(color_img.shape)

# 结果打印

(310, 560, 3)

# 读取灰度图片

gray_img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE)

print(gray_img.shape)

# 结果打印

(310, 560)

2. 像素数量：size

图像的像素数量可以通过关键字 size 进行获取。

同样需要注意的是，灰度图片的像素数量是要小于彩色图片的，具体的关系是 1/3 。

import cv2 as cv

# 读取彩色图片

color_img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_ANYCOLOR)

print(color_img.size)

# 结果打印

520800

# 读取灰度图片

gray_img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE)

print(gray_img.size)

# 结果打印

173600

3. 图像类型-dtype

图像类型是通过关键字 dtype 获取的，通常返回 uint8 ，这个属性在彩色图片和灰度图片中是保持一致的。

注意 dtype 在调试时非常重要，因为 OpenCV-Python 代码中的大量错误是由无效的数据类型引起的。

import cv2 as cv

# 读取彩色图片

color_img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_ANYCOLOR)

print(color_img.dtype)

# 结果打印

uint8

# 读取灰度图片

gray_img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE)

print(gray_img.dtype)

# 结果打印

uint8

获取图像感兴趣 ROI 区域

ROI（Region of Interest）表示感兴趣区域。

它是指从被处理图像以方框、圆形、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域。可以通过各种算子（Operator）和函数求得感兴趣ROI区域，并进行图像的下一步处理，被广泛应用于热点地图、人脸识别、图像分割等领域。

如果我们要对于图像中的眼睛检测，首先对整个图像进行人脸检测。在获取人脸图像时，我们只选择人脸区域，搜索其中的眼睛，而不是搜索整个图像。它提高了准确性(因为眼睛总是在面部上:D )和性能(因为我们搜索的区域很小)。

我们通过像素矩阵可以直接得到 ROI 区域，如： img[200:400, 200:400] 。

比如下面这个示例我们获取马里奥的脸，然后再把它显示出来：

import cv2 as cv

img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_UNCHANGED)

face = img[10:175, 100:260]

# 原始图像显示

cv.imshow("demo", img)

# 马里奥的脸显示

cv.imshow("face", face)

#等待显示

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

它的结果如下：

如果我们要把这两张图像合成一张图像，可以对图像进行区域赋值：

import cv2 as cv

img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_UNCHANGED)

# 获取 ROI 区域

face = img[10:175, 100:260]

# 图像赋值

img[0:165, 0:160] = face

# 原始图像显示

cv.imshow("demo", img)

#等待显示

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

结果如下：

这里我稍微偷点懒，直接就把 ROI 区域放在了图片的左上角，这个位置可以随意指定，但是指定的区域要和 ROI 的区域一样大，否则会报一个 ValueError 的错误。

拆分和合并图像通道

1. 拆分图像通道

有些时候，我们需要分别处理图像的 B，G，R 通道。的通道，用 PS 抠过图的人应该都清楚抠图的时候可以使用单通道进行抠图操作。

将图像的通道拆分出来可以使用 split() 函数，如下：

import cv2 as cv

img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_UNCHANGED)

#拆分通道

b, g, r = cv.split(img)

# 分别显示三个通道的图像

cv.imshow("B", b)

cv.imshow("G", g)

cv.imshow("R", r)

# 等待显示

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

结果如下：

可以看到，三个通道的图像看起来都是灰白色的，这个玩过 PS 的人应该都很熟悉。

除了使用 split() 函数获取图像通道，还可以通过索引进行获取，代码如下：

b = img[:, :, 0]

g = img[:, :, 1]

r = img[:, :, 2]

如果需要将所有红色像素都设置为零，无需先拆分通道，索引更快：

img[:, :, 2] = 0

注意： split() 函数是一项耗时的操作（就时间而言）。因此，仅在必要时才这样做。否则请进行Numpy索引。

2. 合并图像通道

合并图像通道我们使用函数 merge() ，示例如下：

import cv2 as cv

img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_UNCHANGED)

# 拆分通道

b, g, r = cv.split(img)

# 合并图像通道

m = cv.merge([r, g, b])

cv.imshow('merge', m)

# 等待显示

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

结果如下：

这里如果是按照 [r, g, b] 进行图像通道合并，我们的马里奥就会变身成为蓝精灵，因为 OpenCV 是按照 BGR 读取的，如果想要显示会原图，合并的时候也按照 [b, g, r] 合并即可，如下：

如果我们想要做一个真正的蓝精灵，可以只提取 B 颜色通道，其余两个 G 、 R 通道全部设置为 0 ，这样，我们就获得了一个真正的蓝精灵（整个图像只有蓝色通道），代码如下：

import cv2 as cv

import numpy as np

# 读取图片

img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_UNCHANGED)

rows, cols, chn = img.shape

# 拆分通道

b = img[:, :, 0]

g = np.zeros((rows,cols), dtype=img.dtype)

r = np.zeros((rows,cols), dtype=img.dtype)

# 合并图像通道

m = cv.merge([b, g, r])

cv.imshow('merge', m)

# 等待显示

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

结果如下：

同理，如果想要绿精灵和红精灵，一样可以做出来。

示例代码

如果有需要获取源码的同学可以在公众号回复「OpenCV」进行获取。

参考

https://blog.csdn.net/eastmount/article/details/82177300

http://woshicver.com/